学堂在线 清华大学驭风计划深度学习python算法

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学堂在线清华大学驭风计划深度学习python算法
　 驭风计划-深度学习
　 自然语言处理训练营(2024_第1期)
　 自然语言处理训练营(2023_第3期)
　 机器学习训练营(2022_第9期)
　 驭风计划-深度学习（标清）
　 驭风计划-python入门与应用
　 算法训练营
　　 {1}--课程
　　 {1}--课程
　　 直播回放
　　 11.深度学习基础
　　 02.机器学习基础
　　 12.基于群体智慧的机器学习数据集构建
　　 01.序-学习课件
　　 07.基于实例的学习方法
　　 08.支持向量机（SVM）
　　 06.贝叶斯学习
　　 04.决策树学习
　　 10.集成学习
　　 13.机器学习算法总结
　　 14.毕业设计
　　 05.回归分析
　　 09.无监督学习
　　 03.机器学习实验方法与原则
　　 深度学习直播答疑
　　 10.1_生成式模型.mp4
　　 7.4_图像风格转换.mp4
　　 第二章.pdf
　　 8.4_语音识别应用.mp4
　　 4.2_前向计算.mp4
　　 6.2_处理过拟合.mp4
　　 3.2_softmax回归.mp4
　　 8.2_RNNs.mp4
　　 10.2_受限玻尔兹曼机.mp4
　　 第十章.pdf
　　 4.5_深度学习模型的训练技巧I.mp4
　　 1.3_深度学习的应用.mp4
　　 7.3_图像分割.mp4
　　 8.3_门控RNNs.mp4
　　 2.1_数学基础回顾.mp4
　　 第九章.pdf
　　 第七章.pdf
　　 第四章.pdf
　　 5.4_典型的卷积神经网络.mp4
　　 7.1_图像分类.mp4
　　 9.2_词表示.mp4
　　 第一章.pdf
　　 4.1_多层感知机_前言.mp4
　　 10.3_深度信念网络.mp4
　　 第六章.pdf
　　 7.2_物体检测.mp4
　　 2.2_机器学习基础回顾.mp4
　　 10.4 生成对抗网络.mp4
　　 1.1_深度学习的基本概念.mp4
　　 8.1_动态系统.mp4
　　 9.4_神经网络进行机器翻译.mp4
　　 第三章.pdf
　　 3.1_logistic回归.mp4
　　 1.2_深度学习的发展历程.mp4
　　 第1部分：初入宝山，窥探算法奥秘
　　 第3部分：坚持不懈，修炼算法内功
　　 第4部分：持续烧脑，精研算法之妙
　　 第5部分：蓄力前行，勇攀算法高峰
　　 上机实践：习题精讲
　　 第2部分：渐入佳境，领略算法之美
　　 直播回放
　　 第0课：调整姿势，迎接算法挑战
　　　 {9}--文档分析与阅读理解
　　　 {11}--NLP前沿介绍
　　　 {2}--NLP模型基础
　　　 {7}--文本分类与关系抽取
　　　 {4}--预训练语言模型
　　　 {12}--直播回放
　　　 {10}--文本生成
　　　 {3}--seq2seq与机器翻译
　　　 {1}--课程介绍
　　　 {8}--文本匹配与信息检索
　　　 {6}--序列标注与信息抽取
　　　 {5}--知识图谱
　　 8.1_动态系统.mp4
　　 4.1_多层感知机_前言.mp4
　　 实验6讲解.mp4
　　 第四章.pdf
　　 9.2_词表示.mp4
　　 实验7汇报+结营.mp4
　　 8.4_语音识别应用.mp4
　　 9.4_神经网络进行机器翻译.mp4
　　 1.4_深度学习的潜在风险.mp4
　　 第九章.pdf
　　 7.3_图像分割.mp4
　　 6.4_超参数选取.mp4
　　 实验一汇报、讲解+实验三布置+直播答疑.mp4
　　 7.1_图像分类.mp4
　　 1.3_深度学习的应用.mp4
　　 6.1_优化器.mp4
　　 第六章.pdf
　　 10.1_生成式模型.mp4
　　 5.4_典型的卷积神经网络.mp4
　　 3.2_softmax回归.mp4
　　 1.1_深度学习的基本概念.mp4
　　 直播答疑2.mp4
　　 开营仪式+实验一、二布置+答疑.mp4
　　 第一章.pdf
　　 3.1_logistic回归.mp4
　　 实验4讲解+实验6布置答疑.mp4
　　 4.5_深度学习模型的训练技巧I.mp4
　　 10.3_深度信念网络.mp4
　　 实验三讲解+直播答疑.mp4
　　 8.2_RNNs.mp4
　　 1.2_深度学习的发展历程.mp4
　　 第二章.pdf
　　 10.4 生成对抗网络.mp4
　　 9.3_神经网络进行文本分类.mp4
　　 5.1_卷积神经网络简介.mp4
　　 实验二讲解+直播答疑.mp4
　　 4.2_前向计算.mp4
　　 4.3_反向计算.mp4
　　 2.2_机器学习基础回顾.mp4
　　 第七章.pdf
　　 7.4_图像风格转换.mp4
　　 9.1_NLP典型任务.mp4
　　 6.2_处理过拟合.mp4
　　 6.3_批归一化.mp4
　　 4.4_层分解.mp4
　　 5.2_卷积层.mp4
　　 8.3_门控RNNs.mp4
　　 实验五讲解.mp4
　　 2.1_数学基础回顾.mp4
　　 5.3_池化层.mp4
　　 实验四、五布置+直播答疑.mp4
　　 第十章.pdf
　　 第三章.pdf
　　 7.2_物体检测.mp4
　　 10.2_受限玻尔兹曼机.mp4
　　 直播答疑1.mp4
　　 4.1.1 列表练习（1）.mp4
　　 1.12.pdf
　　 8.7 propety使用.mp4
　　 1.5 第三方模块管理.mp4
　　 12.1 numpy简介与安装.mp4
　　 14.9 索引及多级索引.mp4
　　 11.7 解压缩列表.mp4
　　 14.2 series对象.mp4
　　 15.9 cuts.mp4
　　 9.1模块与导入.pdf
　　 7.2 函数参数.mp4
　　 17.5 买家评论信息分析（一）.mp4
　　 4.3拷贝问题.pdf
　　 7.8 闭包.mp4
　　 3.1序列.pdf
　　 16.5 复购率.mp4
　　 1.7 输入输出语句与基本语法.mp4
　　 5.5.1 产生销售数据.mp4
　　 15.8 分组处理.mp4
　　 2.4 随机数模块.mp4
　　 1.10 循环语句-while循环.mp4
　　 3.4列表解析.pdf
　　 9.9 split与sub方法.mp4
　　 3.4 字符串相关函数.mp4
　　 4.5.2 字典强化练习（2）.mp4
　　 3.3 字符串.mp4
　　 11.2 求交集.mp4
　　 8.6 收银台结算案例.mp4
　　 8.13 添加菜单.mp4
　　 3.5.1 字符串相关方法（1）.mp4
　　 6.6 excel读取快速入门.mp4
　　 10.5 进程池.mp4
　　 10.3多线程详解与应用.pdf
　　 1.8 三种运算符.mp4
　　 12.2 ndarray对象.mp4
　　 9.1 模块与导入.mp4
　　 5.4 文件读取操作.mp4
　　 1.9.pdf
　　 11.4 字符串列表翻转.mp4
　　 15.7 数据处理.mp4
　　 15.3 数据去重.mp4
　　 6.9 excel文件拆分.mp4
　　 6.2os模块目录处理.pdf
　　 14.5 缺失值处理（一）.mp4
　　 4.4collections模块.pdf
　　 15.2 时间分析.mp4
　　 10.4 统计文件练习.mp4
　　 8.1面向对象编程.pdf
　　 8.4 对象的生命周期.mp4
　　 8.10 特殊方法.mp4
　　 7.3递归函数.pdf
　　 1.12 快速入门函数.mp4
　　 15.1 period与时间应用.mp4
　　 11.10 加数的最大积.mp4
　　 5.7.2 csv文件练习（2）.mp4
　　 17.2 sns数据集与第一个图表.mp4
　　 17.8 mv_lens1.mp4
　　 4.7 拷贝问题.mp4
　　 8.3班级练习_jupyter.pdf
　　 3.2字符串详解.pdf
　　 10.1mysql数据库操作.pdf
　　 14.4 pandas数据导入.mp4
　　 6.4json与picke.pdf
　　 7.1 函数基础.mp4
　　 11.11 n的第k个因子.mp4
　　 11.9 排队问题.mp4
　　 1.11 循环语句-for循环.mp4
　　 7.2匿名函数与函数式编程.pdf
　　 6.5ini配置文件处理.pdf
　　 15.10 str处理.mp4
　　 16.10 seaborn.mp4
　　 8.11 类组合与练习.mp4
　　 5.1 文件操作快速入门.mp4
　　 4.4 字典相关方法.mp4
　　 7.7 递归.mp4
　　 14.7 根据条件获取数据.mp4
　　 2.1 数字基础.mp4
　　 1.4 jupyter使用.mp4
　　 8.3 实例方法.mp4
　　 16.3 gdp分析（二）.mp4
　　 1.2-1.5.pdf
　　 3.5.3 字符串相关方法（3）.mp4
　　 6.13 ini文件读写.mp4
　　 7.10 yield与生成器函数.mp4
　　 4.6 集合.mp4
　　 9.3正则表达式.pdf
　　 8.5 面向对象三种方法.mp4
　　 6.2 按照时间完成订单的统计.mp4
　　 4.2集合.pdf
　　 1.6-1.8.pdf
　　 7.6生成器函数.pdf
　　 13matplotlib.pdf
　　 6.7 excel读取操作.mp4
　　 7.5 匿名函数.mp4
　　 4.5.1 字典强化练习（1）.mp4
　　 7.4闭包.pdf
　　 4.2 列表解析.mp4
　　 14.8 描述性统计与计算.mp4
　　 6.3 统计7天内的订单量.mp4
　　 3.8 元组.mp4
　　 3.2 序列通用函数.mp4
　　 6.1时间处理.pdf
　　 9.2 包与相对导入绝对导入.mp4
　　 2.2随机数模块.pdf
　　 10.1 python操作mysql.mp4
　　 1.6 理解变量.mp4
　　 13.1 matplotlib.mp4
　　 7.5装饰器.pdf
　　 14.1 pandas课程介绍.mp4
　　 7.1函数基础详解.pdf
　　 16.8 rfm模型（一）.mp4
　　 3.5.2 字符串相关方法（2）.mp4
　　 16.2 gdp分析（一）.mp4
　　 10.7 线程安全与互斥锁.mp4
　　 11.1 有序列表中插入元素.mp4
　　 4.8 collections模块详解.mp4
　　 9.6 正则表达式基本语法.mp4
　　 17.7 泰坦尼克分析.mp4
　　 11.8 数字列表加法操作.mp4
　　 6.1 时间处理.mp4
　　 5.2csv文件详解.pdf
　　 6.5 文件练习.mp4
　　 9.3 异常处理.mp4
　　 17.1 设置颜色.mp4
　　 8.8 反射.mp4
　　 15.5 数据集合并（二）.mp4
　　 8.2 类与实例属性.mp4
　　 3.3列表.pdf
　　 14.3 dataframe对象.mp4
　　 11.3 字符串旋转.mp4
　　 16.7 用户转化率分析.mp4
　　 16.6 复购时间间隔.mp4
　　 3.7 列表操作详解.mp4
　　 3.1 序列基础.mp4
　　 1.9 条件语句-if语句.mp4
　　 5.5.2 销售数据统计.mp4
　　 4.1字典.pdf
　　 1.3 开发工具的选择.mp4
　　 17.4 seaborn.mp4
　　 8.12 班级管理实现.mp4
　　 16.9 rfm模型（二）.mp4
　　 6.10 单元格格式设置.mp4
　　 6.3excel文件详解.pdf
　　 12.3 numpy数据类型与访问.mp4
　　 12.5 分割切分.mp4
　　 7.6 函数式编程.mp4
　　 9.7 边界匹配.mp4
　　 10.2多进程详解与应用.pdf
　　　 10.2.2_长短期记忆网络 .mp4
　　　 10.1_深度学习介绍.mp4
　　　 10.1_深度学习介绍 .mp4
　　　 10.2.1_循环神经网络.mp4
　　　 10.2.1_循环神经网络 .mp4
　　　 10.2.4_深度学习应用.mp4
　　　 10.2.3_门控循环单位网络.mp4
　　　 10.2.3_门控循环单位网络 .mp4
　　　 实验二布置+答疑 .mp4
　　　 实验五讲解+答疑 .mp4
　　　 实验三讲解+实验五布置+答疑.mp4
　　　 实验二布置+答疑.mp4
　　　 实验五讲解+答疑.mp4
　　　 实验六布置+答疑 .mp4
　　　 实验一汇报、讲解+实验三布置+答疑 .mp4
　　　 实验四讲解+实验六布置+答疑.mp4
　　　 开营仪式+实验一布置.mp4
　　　 实验六布置+答疑.mp4
　　　 实验六汇报、点评、讲解+答疑 .mp4
　　　 实验一汇报、讲解+实验三布置+答疑.mp4
　　　 毕设汇报、点评、讲解+结营仪式.mp4
　　　 1.2_一般的机器学习系统设计_part01.mp4
　　　 1.1.2_什么是机器学习 .mp4
　　　 1.2_一般的机器学习系统设计_part01 .mp4
　　　 1.1.1_机器学习的应用背景.mp4
　　　 1.1.2_什么是机器学习.mp4
　　　 1.1.1_机器学习的应用背景 .mp4
　　　 1.2_一般的机器学习系统设计_part02.mp4
　　　 1.2_一般的机器学习系统设计_part02 .mp4
　　　 {1}--课程介绍
　　　 {5}--知识图谱
　　　 {8}--文本匹配与信息检索
　　　 {2}--NLP模型基础
　　　 {11}--NLP前沿介绍
　　　 {12}--直播回放
　　　 {10}--文本生成
　　　 {7}--文本分类与关系抽取
　　　 {3}--seq2seq与机器翻译
　　　 {6}--序列标注与信息抽取
　　　 {4}--预训练语言模型
　　　 {9}--文档分析与阅读理解
　　　 7.1_线性支持向量机.mp4
　　　 7.2_基于核的支持向量机.mp4
　　　 hw4.zip
　　　 6.2_K近邻方法.mp4
　　　 基于K-近邻的车牌号识别.zip
　　　 6.1_最近邻方法.mp4
　　　 6.4_基于实例-记忆的学习器.mp4
　　　 6.4_基于实例-记忆的学习器 .mp4
　　　 机器学习课件最终版PDF合集　3
　　　 1.1_初识机器学习.mp4
　　　 机器学习课件最终版PDF合集　3.zip
　　　 11.1_基于群体智慧的机器学习数据集构建.mp4
　　　 12.1_机器学习算法总结 .mp4
　　　 3.2.1_决策树的过拟合以及措施 .mp4
　　　 3.1.3_过拟合问题 .mp4
　　　 ML_hw1.ipynb.zip
　　　 3.2.1_决策树的过拟合以及措施.mp4
　　　 3.2.2_现实场景中的决策树学习 .mp4
　　　 3.1.3_过拟合问题.mp4
　　　 实验一 基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测.txt
　　　 基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测.zip
　　　 3.1.2_经典决策树算法 .mp4
　　　 hw3.zip
　　　 5.1_贝叶斯学习 .mp4
　　　 5.2_朴素贝叶斯分类器 .mp4
　　　 实验三 贝叶斯垃圾邮件识别.txt
　　　 9.1.2_加权多数算法 .mp4
　　　 9.1.3_Bagging算法 .mp4
　　　 实验六 基于集成学习的 Amazon 用户评论质量预测.txt
　　　 基于集成学习的 Amazon 用户评论质量预测 4.zip
　　　 9.2.2_Boosting和AdaBoost的算法比较.mp4
　　　 9.1.1_集成学习基础 .mp4
　　　 9.2.1_Boosting与AdaBoost算法 .mp4
　　　 exp6.zip
　　　 9.2.2_Boosting和AdaBoost的算法比较 .mp4
　　　 9.1.2_加权多数算法.mp4
　　　 9.1.1_集成学习基础.mp4
　　　 8.1.2_聚类介绍 .mp4
　　　 AAAI 会议论文聚类分析.zip
　　　 8.1.1_无监督学习介绍 .mp4
　　　 8.2.2_K-means聚类.mp4
　　　 8.1.1_无监督学习介绍.mp4
　　　 8.2.2_K-means聚类 .mp4
　　　 实验五 AAAI 会议论文聚类分析.txt
　　　 8.2.3_K-medoids 聚类.mp4
　　　 8.2.1_层次聚类 .mp4
　　　 hw5.ipynb.zip
　　　 8.2.1_层次聚类.mp4
　　　 8.2.3_K-medoids 聚类 .mp4
　　　 某闯关类手游用户流失预测.zip
　　　 2.2_机器学习实验方法与原则II.mp4
　　　 2.1_机器学习实验方法与原则I .mp4
　　　 2.2_机器学习实验方法与原则II .mp4
　　　 2.1_机器学习实验方法与原则I.mp4
　　　 4.4_相关系数与决定系数 .mp4
　　　 4.2_损失函数_0718195925.mp4
　　　 4.3_多元线性回归.mp4
　　　 实验二 基于回归分析的大学综合得分预测.txt
　　　 4.2_损失函数 .mp4
　　　 （1B）邓公陪你学算法
　　　 （1A）邓公在算法课赐予我青春的力量
　　　 （3A）听邓公讲讲图搜索
　　　 （3B）听邓公讲讲动态规划
　　　 直播答疑9.mp4
　　　 直播答疑8.mp4
　　　 直播答疑1.mp4
　　　 直播答疑7.mp4
　　　 直播答疑5.mp4
　　　 直播答疑4.mp4
　　　 （4B）邓公带你探秘“散列”
　　　 （4A）邓公带你探秘“字符串”
　　　 第3部分-习题
　　　 第1部分-习题
　　　 第5部分-习题
　　　 第2部分-习题
　　　 第4部分-习题
　　　 第5部分-习题.7z
　　　 第4部分-习题.7z
　　　 第3部分-习题.7z
　　　 第2部分-习题.7z
　　　 第1部分-习题.7z
　　　 （2B）邓公教你“分而治之”
　　　 （2A）一起听邓公讲算法
　　　 （5B）随邓公再探“计算几何”大观园
　　　 （5A）邓公带你初探“计算几何
　　　 直播回放
　　　 周测1讲解+答疑.mp4
　　　 周测2讲解+答疑.mp4
　　　 直播回放.7z
　　　 周测5讲解+答疑.mp4
　　　 周测4讲解+答疑.mp4
　　　 习题课：最大红矩形.mp4
　　　 解题指南：如何提交作业&栈排序习题解答.mp4
　　　 专题课：扬帆起航，开启算法之旅.mp4
　　　 邓俊辉：学习算法的一些建议.mp4
　　　 习题讲解.mp4
　　　　 #9.2#--数据集与源码框架.pdf
　　　　 [9.1]--9.1_机器问答简介.mp4
　　　　 (9.2)--法律智能问答案例.zip
　　　　 #9.1#--第9章课件.pdf
　　　　 [9.4]--9.4_知识图谱问答.mp4
　　　　 [9.3]--9.3_开放域问答.mp4
　　　　 (9.1)--09_机器问答_v3.pdf
　　　　 [11.5]--后 ChatGPT 时代的 NLP 研究路线.mp4
　　　　 [11.4]--ChatGPTGPT4背后的关键技术.mp4
　　　　 (11.3)--后ChatGPT时代.pdf
　　　　 [11.2]--对抗学习.mp4
　　　　 (11.2)--ChatGPT技术.pdf
　　　　 [11.3]--强化学习.mp4
　　　　 [2.2]--2.2_分布式词表示.mp4
　　　　 [2.3]--2.3_词嵌入.mp4
　　　　 [2.7]--2.7_卷积神经网络.mp4
　　　　 (2.1)--02_NLP模型基础_v1.pdf
　　　　 (2.2)--Word2VecTransE案例（更新）.zip
　　　　 #2.1#--第2章课件.pdf
　　　　 [2.1]--2.1_词表示.mp4
　　　　 [2.8]--2.8_transformer.mp4
　　　　 [4.3]--4.3 基于微调的方法.mp4
　　　　 [4.4]--4.4 BERT之后的预训练模型.mp4
　　　　 [4.1]--4.1 基于特征的预训练模型.mp4
　　　　 #7.1#--第7章课件.pdf
　　　　 [7.2]--7.2_关系抽取.mp4
　　　　 [7.3]--7.3_事件抽取.mp4
　　　　 (7.2)--预训练模型应用实例-更新版.zip
　　　　 (7.1)--07_文本分类与关系抽取.pdf
　　　　 #10.1#--第10章课件.pdf
　　　　 [10.2]--10.2_传统文本生成方式.mp4
　　　　 [10.4]--10.4_文本生成任务以及挑战.mp4
　　　　 (10.1)--10_文本生成_v3.pdf
　　　　 [10.3]--10.3_基于神经网络的文本生成.mp4
　　　　 [10.1]--10.1_文本生成简介.mp4
　　　　 [10.5]--10.5_当前趋势和未来.mp4
　　　　 [12.2]--实验二布置+答疑.mp4
　　　　 [12.10]--实验六布置+答疑.mp4
　　　　 [12.7]--实验三讲解+答疑.mp4
　　　　 [12.4]--实验三布置+答疑.mp4
　　　　 [12.11]--实验五汇报、讲解+答疑.mp4
　　　　 [12.8]--实验五布置+答疑.mp4
　　　　 (1.1)--01_NLP简介_v1.pdf
　　　　 [1.4]--1.4_自然语言处理典型任务及应用.mp4
　　　　 [1.3]--1.3_自然语言处理的重要性.mp4
　　　　 #1.1#--第1章课件.pdf
　　　　 [1.1]--1.1_什么是自然语言处理.mp4
　　　　 [6.1]--6.1_序列标注.mp4
　　　　 [6.2]--6.2_词性标注.mp4
　　　　 (6.1)--06_序列标注.pdf
　　　　 #6.1#--第6章课件.pdf
　　　　 [6.5]--6.5_命名实体分类与实体链接.mp4
　　　　 [3.2]--3.2_统计机器翻译.mp4
　　　　 (3.1)--03_机器翻译_v1.pdf
　　　　 [3.3]--3.3_神经机器翻译.mp4
　　　　 [3.4]--3.4_注意力机制.mp4
　　　　 (3.2)--seq2seq案例.zip
　　　　 [8.1]--8.1_信息检索简介.mp4
　　　　 (8.1)--08_信息检索.pdf
　　　　 [8.3]--8.3_词嵌入IR模型.mp4
　　　　 [8.4]--8.4_神经IR模型.mp4
　　　　 #8.1#--第8章课件.pdf
　　　　 [8.4]--8.4_神经IR模型.mp4
　　　　 (8.1)--08_信息检索.pdf
　　　　 [8.1]--8.1_信息检索简介.mp4
　　　　 #5.1#--第5章课件.pdf
　　　　 [5.3]--5.3 知识表示学习的关键挑战.mp4
　　　　 (5.1)--05_知识图谱.pdf
　　　　 #5.2#--数据集与源码框架.pdf
　　　　 [1.3]--1.3_自然语言处理的重要性.mp4
　　　　 [1.4]--1.4_自然语言处理典型任务及应用.mp4
　　　　 [1.1]--1.1_什么是自然语言处理.mp4
　　　　 (1.1)--01_NLP简介_v1.pdf
　　　　 [1.2]--1.2_自然语言处理的挑战.mp4
　　　　 [5.2]--5.2 知识表示学习.mp4
　　　　 [5.3]--5.3 知识表示学习的关键挑战.mp4
　　　　 #5.1#--第5章课件.pdf
　　　　 (5.1)--05_知识图谱.pdf
　　　　 #5.2#--数据集与源码框架.pdf
　　　　 [10.4]--10.4_文本生成任务以及挑战.mp4
　　　　 [10.2]--10.2_传统文本生成方式.mp4
　　　　 [10.3]--10.3_基于神经网络的文本生成.mp4
　　　　 [10.1]--10.1_文本生成简介.mp4
　　　　 [10.5]--10.5_当前趋势和未来.mp4
　　　　 #10.1#--第10章课件.pdf
　　　　 (10.1)--10_文本生成_v3.pdf
　　　　 (11.3)--后ChatGPT时代.pdf
　　　　 [11.3]--强化学习.mp4
　　　　 [11.4]--ChatGPTGPT4背后的关键技术.mp4
　　　　 [11.5]--后 ChatGPT 时代的 NLP 研究路线.mp4
　　　　 [11.2]--对抗学习.mp4
　　　　 (11.2)--ChatGPT技术.pdf
　　　　 [2.8]--2.8_transformer.mp4
　　　　 [2.3]--2.3_词嵌入.mp4
　　　　 (2.2)--Word2VecTransE案例（更新）.zip
　　　　 [2.1]--2.1_词表示.mp4
　　　　 [2.7]--2.7_卷积神经网络.mp4
　　　　 [2.2]--2.2_分布式词表示.mp4
　　　　 (2.1)--02_NLP模型基础_v1.pdf
　　　　 [12.8]--实验五布置+答疑.mp4
　　　　 [12.12]--实验六讲解+答疑.mp4
　　　　 [12.2]--实验二布置+答疑.mp4
　　　　 [12.7]--实验三讲解+答疑.mp4
　　　　 [12.1]--实验一布置+答疑.mp4
　　　　 (12.2)--第四次实训案例-讲解.pdf
　　　　 [12.11]--实验五汇报、讲解+直播答疑.mp4
　　　　 [12.5]--实验二讲解+答疑.mp4
　　　　 [12.3]--实验一汇报、讲解+答疑.mp4
　　　　 [12.10]--实验六布置+答疑.mp4
　　　　 [4.4]--4.4 BERT之后的预训练模型.mp4
　　　　 [4.3]--4.3 基于微调的方法.mp4
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